前言

记得开始使用 OpenCV 的时候是在大学时期,当时用的是 C 语言,OpenCV 版本好像是1.1,随着时间的推移,后面 C++逐渐代替了 C,iOS 也有整合好的 lib 可以使用 OpenCV,现在Python, go 等语言进行开发,今天主要是说一说如何使用 go 语言配置开发 OpenCV。

OpenCV这一名称包含了Open和 Computer Vision两者的意思。实际上,Open指Open Source(开源,即开放源代码),Computer Vision则指计算机视觉。OpenCV的发展对软件的开发具有重要影响。

OpenCV作为开放的数字图像处理和计算机视觉软件平台,有以下特点:

① 开放C源码。

② 基于Intel处理器指令集开发的优化代码。

③ 统一的结构和功能定义。

④ 强大的图像和矩阵运算能力。

⑤ 方便灵活的用户接口。

⑥ 同时支持MSWindows和Linux平台。

作为一个基本的计算机视觉、图像处理和模式识别的开源项目,OpenCV可以直接应用于很多领域,作为二次开发的理想工具。

库的选择

使用 Opencv 2+的话,可以用这个库 https://github.com/go-opencv/go-opencv,但这个库没有支持 OpenCV 3+, 所以想用 OpenCV 3+ 可以使用https://github.com/hybridgroup/gocv,今天主要就是介绍 gocv 的使用。

环境配置

如果还没安装 OpenCV 的话, Mac OS可以通过 brew install opencv 进行安装OpenCV 3.4.1。

安装好 go 之后,直接运行 go get -u -d gocv.io/x/gocv 命令获取 gocv 库,进入该库根目录 cd $GOPATH/src/gocv.io/x/gocv, 运行 source ./env.sh,然后就可以使用 go run命令运行里面的示例了,刚开始学可以直接在示例里面修改代码运行。

IDE 的选择

本来想使用 IDEA + go plugin 的方式来开发,谁知 IDEA 出了 go IDE(需要收费),go plugin 就停止维护了,只能放弃,随后选择 vscode+plugin 的方式,方便快捷,感觉也不错,智能提示和代码跳转都有了,调试还没试,估计调试和 run 的话都是可以配置的。

示例

配置好之后迫不及待就写代码了,由于 gocv 对 OpenCV 进行了封装,方法名基本都一致,但是使用上还是有些区别,不过 vscode 代码跳转很方便,不清楚直接跳到源码看看就知道了,下面贴一个查找边框的例子,看看是不是和 C++的写法很不一样。

// What it does:
//
// This example uses the Window class to open an image file, and then display
// the image in a Window class.
//
// How to run:
//
// go run ./cmd/showimage/main.go /home/ron/Pictures/mcp23017.jpg
//
// +build example

package main

import (
 "fmt"
 "image"
 "image/color"
 "os"

 "gocv.io/x/gocv"
)

func main() {
 if len(os.Args) < 2 {
 fmt.Println("How to run:\n\tshowimage [imgfile]")
 return
 }

 filename := os.Args[1]
 window := gocv.NewWindow("Hello")
 img := gocv.IMRead(filename, gocv.IMReadColor)
 grayImage := gocv.NewMat()
 defer grayImage.Close()

 gocv.CvtColor(img, &grayImage, gocv.ColorBGRToGray)
 destImage := gocv.NewMat()
 gocv.Threshold(grayImage, &destImage, 100, 255, gocv.ThresholdBinaryInv)
 resultImage := gocv.NewMatWithSize(500, 400, gocv.MatTypeCV8U)

 gocv.Resize(destImage, &resultImage, image.Pt(resultImage.Rows(), resultImage.Cols()), 0, 0, gocv.InterpolationCubic)
 gocv.Dilate(resultImage, &resultImage, gocv.NewMat())
 gocv.GaussianBlur(resultImage, &resultImage, image.Pt(5, 5), 0, 0, gocv.BorderWrap)
 results := gocv.FindContours(resultImage, gocv.RetrievalTree, gocv.ChainApproxSimple)
 imageForShowing := gocv.NewMatWithSize(resultImage.Rows(), resultImage.Cols(), gocv.MatChannels4)
 for index, element := range results {
 fmt.Println(index)
 gocv.DrawContours(&imageForShowing, results, index, color.RGBA{R: 0, G: 0, B: 255, A: 255}, 1)
 gocv.Rectangle(&imageForShowing,
 gocv.BoundingRect(element),
 color.RGBA{R: 0, G: 255, B: 0, A: 100}, 1)
 }

 if img.Empty() {
 fmt.Println("Error reading image from: %v", filename)
 return
 }

 for {
 window.IMShow(imageForShowing)
 if window.WaitKey(1) >= 0 {
 break
 }
 }
}

我是用 showimage.go 这个示例改的,处理顺序是:

  • 灰度化 CvtColor
  • 二值化 Threshold
  • 缩小图片 Resize
  • 膨胀 Dilate
  • 高斯模糊 GaussianBlur
  • 查找轮廓 FindContours
  • 绘制轮廓 DrawContours
  • 绘制轮廓的最小外接矩形 Rectangle

从上面例子可以看到,方法都是在 package gocv下,使用的时候会有代码提示,包括参数也有提示,由于 go 没有类构造方法,都是使用 New+类型名称这样的函数还创建类型。

我也是 go 的新手,这里是边看着文档边写的代码,还好有智能代码提示,用起来还算得心应手,希望这篇入门文章对想使用 go 来进行 OpenCV 开发的同学有所帮助。

总结:

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对的支持。

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